Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa

原教程地址原代码更换了tensorflow1.0版本之后代码跟着up主的教程敲就可以了，这里面没什么需要改动的importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#如果电脑中没有数据集，会自动下载mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习

本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记，使用的openlayers5.3.xapi。

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下

最近跟着动力节点王鹤老师的视频学到了springboot，看过最细的springboot讲解，初学入门最佳，自己做了笔记分享给大家视频资源：https://www.bilibili.com/video/BV1XQ4y1m7ex1.外部资源properties的几种导入方式1.1使用注解直接在实体类上赋值imageimage.gif1.2通过yaml赋值，在实体类中引用@ConfigurationP

1.为什么需要变量1）一个程序就是一个世界2）变量是程序的基本组成单位不论是使用哪种高级程序语言编写程序，变量都是其程序的基本组成单位。举个栗子：funcgetVal(num1,int,num2,int)(int,int){sum:=num1+num2sub:=num2-num2returnsum,sub}funcmain(){sum,sub:=getVal(30,30)fmt.Println("

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。

HTML元素表示文档中的一个区域，此区域包含交互控件，用于向Web服务器提交信息。例如：登录页面。作用：搜集不同类型的用户输入，并向服务器传送数据。注意：表单本身并不可见！！！示例：firstname:lastname:多数情况下被用到的表单标签是输入标签（）。一、表单的属性1、action属性action=”要提交到的页面(xxx.html)”表单提交的地址，可以是网站也可以是一个请求处理地址。

【江湖说️学习日记89决策理论】[打卡宝宝]：嘿黑~[打卡日期]：2019/02/28[累计坚持]：这是我坚持学习的第89天️[学习内容]：决策理论：如何做出好的决策[学习笔记]：️一、概念：研究人员曾经做过一次调查

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！

目录一、IP地址1、表示方法：2、特殊IP地址二、子网掩码1、判断网络位和主机位2、子网划分三、无分类编址CIDR1、CIDR路由汇聚汇聚规则：汇聚ID：2、最佳路由匹配原则一、IP地址1、表示方法：机器中存放的IP地址是32位二进制代码，为了提高可读性：每8位加入一个空格，提高可读性每8位的二进制数转换为十进制，用点分十进制记法例：10000000000010110000001100011111

1消息队列基础1.1同步异步同步调用时效性强拓展性差性能下降级联失败异步调用业务解耦，拓展性强无需等待，性能好故障隔离缓存信息，流量削峰填谷时效性差不确定执行是否成功1.2MQ技术选型2安装2.1安装步骤linux环境，用docker安装下载rabbitmq镜像dockerpullrabbitmq:3.7.15创建容器dockerrun-eRABBITMQ_DEFAULT_USER=admin-e

精通Spring4.x企业级应用》学习笔记Aop适合具有横切逻辑的应用场合：性能监测、访问控制、事务管理、日志记录；Aop通过横向抽取机制为这类无法通过纵向继承体系进行抽象的重复性代码提供了解决方案。

1基础1.1NoSQL特点：非结构化、无关联、非SQL、没有事务或事务不满足ACID特性、内存存储、支持水平扩展1.2Redis概括redis官网：https://redis.io/一个基于内存的键值型NoSQL数据库key-value型单线程，每个命令具备原子性低延迟，速度快（基于内存、IO多路复用、c语言编写）支持数据持久化支持主从/分片集群支持多语言客户端1.3linux系统安装下载redi

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。

深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。

用机器学习方法重构期货商品板块阿岛格参考专栏：低门槛搭建个人量化平台https://www.zhihu.com/column/c_1441014235068944386摘要金融市场商品期货的板块分类，通常根据不同交易所

代码下载：基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip资源-CSDN文库1研究背景1.1.研究背景与意义目前随着人们生活水平的不断提高，对于中医主张的理念越来越认可，对中医的需求也越来越多。在诊断中，中医通过观察人的舌头的舌质、苔质等舌象特征，了解人体内的体质信息从而对症下药。传统中医的舌诊主要依赖于医生的肉眼观察，仅仅通过这种人工诊断不但需要消耗大量人力，而且诊断的结果往往受医生经验和主观判断影响，甚

准备开始了，你准备好了吗！野马之路！本来想一切都做成最新的呢，后来一想，没什么意义，用现在机器上装的1.6.0版本算了。再一想，不对，开始的时候就妥协，怕这个系列不会超过个位数的文章了，还是努力一下吧。可怜我这老黄牛的网速啊。系统：WindowsXPSP2番茄花园版CPU：古老滴AMD1700+，新来的不要笑哦！内存：一根266的512DDR，一根400的512DDR，加起来是266的1GDDR。

目录一.概述二.方法名元素三.属性表达式四.分页和排序五.TopN的取得一.概述SpringData的Repository接口提供了通过方法名称自动生成查询逻辑的能力。在SpringDataNeo4j中，继承Neo4jRepository接口同样可以获得这种按方法名自动生成查询逻辑的功能。查询的默认深度为1，即查询本节点以及和本节点有直接关系的节点，查询的关系类型为节点实体类(使用@NodeEnt

一.配置文件Neo4j4.0之前，instance0~instance2都是因果集群里的核心服务器URI=bolt+routing://instance0:7687URIS=bolt+routing://instance1:7687,bolt+routing://instance2:7687Neo4j4.0之后，instance0~instance2都是因果集群里的核心服务器URI=neo4j:/

1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导

说明本人使用的是清翔的51单片机开发板，如果型号相同最方便，但是如果型号不同也可以参考，因为芯片都是一样的，只是外设不同而已，使用时只需要对照自己的开发板原理图稍微修改下引脚即可。本次笔记对应清翔视频教程的第16、17、18集数码管静态显示和动态显示（理论+编程）一、什么是数码管1.1数码管的构成1位数码管多位数码管数码管内部由8个LED组层，排列成8字形，点亮对应的LED，熄灭其他的LED，即可

每次课程陈绍斌都是第一时间把他的学习笔记分享出来，近三万字的学习资料内容，我们会惊讶结构分明的笔记在短短十几分钟就整理出来，对于基础不是十分厚实

学生信息表自增字段的使用--目录前言一、MySQL中使用自增字段二、SqlServer中使用自增字段三、Oracle中使用自增字段总结前言我们在设计数据表时，使用自动增长字段可以简化子弹数据的生成，在开发实践中，经常将主键设置为自动增长字段，不同的数据库自动增长字段实现是不同的，下面我们来一起详细了解下一、MySQL中使用自增字段首先了解下怎么在MySQL中创建自增字段，在MySQL中创建自增字段

进行数据可视化示例文章目录一、引言二、plt.hist()函数基础三、plt.hist()进阶技巧1.自定义直方图外观2.多组数据在同一张直方图上展示四、参考文档|相关链接五、结尾一、引言  数据可视化是数据分析和机器学习领域不可或缺的一部分

文章目录1.1HarmonyOS简介1.2HarmonyOS架构和安全HarmonyOS架构内核层系统服务层框架层应用层HarmonyOS应用服务智能分发HarmonyOS系统安全正确的人正确的设备正确地使用数据1.3HarmonyOS关键特性硬件互助，资源共享分布式软总线分布式设备虚拟化分布式数据管理分布式任务调度一次开发，多次部署统一OS，弹性部署

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

一、特征提取概要：1、定义：将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据。

简介：认清人的本性，理解角色化生存，这是了解人性和如何做产品的重要一课，一起了解一下角色化对我们的影响。集体人格什么是集体？集体其实就是一堆角色。为什么会有角色这么一说，其实是管理的需求。比如说你在家里的角色，可能是爸爸，妈妈，儿子。他有了这些角色。就像是赋予了你一个说明书。相当于给你定义了你要做些什么？为人子，方少时，亲师友，习礼仪。所以我们从小就被驯化成某一种角色。当我们被角色训练好，收敛自我

【优胜行动派️❤学习日记】[打卡宝宝]：张雪[打卡日期]：2019/2/21[累计坚持]：这是我坚持学习的第125天[学习内容]：5分钟商学院·独立的损益表[学习笔记]：讲了很久从员工到经理，其最核心的转变

威尔金森功分器基本原理威尔金森功率分配器的功能是将输入信号等分或不等分的分配到各个输出端口，并保持相同输出相位。环形器虽然有类似功能，但威尔金森功率分配器在应用上具有更宽的带宽。微带形功分器的电路结构如图所示，其中，输入端口特性阻抗为Z0Z_0Z0，两段分支微带线电长度为λ/4\lambda/4λ/4，特性阻抗分别为Z02Z_{02}Z02和Z03Z_{03}Z03，终端分别接负载R2R_2R2和

OpenAI是一家非营利性人工智能研究公司，致力于研究人工智能和其他机器学习技术1。

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34

本文记录Kubernetes对象在KubernetesAPI的表现形式，以及如何在.yaml格式的文件中表示。Kubernetes对象在Kubernetes系统中，Kubernetes对象是持久化的实体，Kubernetes使用这些实体去表示整个集群的状态，如哪些容器化应用在运行（以及在哪些节点上），可以被应用使用的资源，关于应用运行时表现的策略，比如重启策略、升级策略，以及容错策略等。当操作Ku

以前，我特别爱看悬疑电视剧，一部《神探狄仁杰》的电视剧，就让我反复看了很多次。悬疑剧之所以勾人心魄，就因为剧中有曲折离奇的情节故事。每集电视的开头，总有一个悬念吸引着你一直想要追下去。那么，在人物稿的开头上，又该怎样做，才能让读者忍不住想要看下去呢？好的开头有三个特点：一是让读者好奇；二是让人获得新的知识价值；三是满足读者的八卦心理。为了写出具有以上特点的文章开头，媛媛老师为我们介绍了7种开头方式

《军争篇》讲了四个层次的内容第一层提出用兵要“以迂为直”。孙子介绍了行军的特别来强调“以迂为直”的难，但是它又是很重要的用兵之法。第二层孙子重点讲了“形名”，就是战争当中军队的指挥系统。第三层讲了如何治理现场军队的士气。第四层孙子讲了用兵的八条禁忌。军事活动里第一重要的就是等待；第二重要的就是行军。行军的原理是“举军而争利则不及，委军而争利则辎重捐”。全军都冲上去争利的话就到不了。先锋部队先冲上去

机器学习相关的科学计算指标其实本人也不精通上代码：#!

C++学习笔记---006C++知识类和对象篇1、Date日期类实现1.1、Date.h1.2、Date.cpp1.3、main.cpp2、">"运算符重载3、const成员函数4、取地址及const取地址操作符重载

C++学习笔记---004C++知识类和对象篇1、面向过程和面向对象1.1、面向过程1.2、面向对象2、类的引入3、类的定义3.1、类的两种定义方式4、类的访问限定符及封装4.1、类的访问限定符4.2、

C++学习笔记---005C++知识类和对象篇1、类的6个默认成员函数2、构造函数2.1、构造函数的特性2.2、内置类型和自定义类型2.3、什么是默认构造函数？3、析构函数3.1、什么是析构函数？

Express中间件业务流程的中间处理环节，必须有输入输出中间件的作用当一个请求到达Express的服务器之后，可以连续调用多个中间件，从而对这次请求进行预处理。格式本质上是一个function函数varexpress=require('express')//导入Express模块varapp=express()//创建服务器app.get('/',function(req,res,next){n

part1图的分类一、简单图1.1无向图VS有向图无向图：节点之间的边不存在方向，常见的例子有facebook上好友关系、合作发表论文等；在计算机存储中，无法直接表示“无向”这个概念，因此一般通过双向同权图来表示有向图：节点之间的边存在方向，常见例子有打电话(被动呼叫和主动呼叫)、微博上粉丝和博主之间的关系等；在计算机存储中，有向图以双向不同权图来表示，与有向图的区别在于边的权重不一定相同无向图(